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Generative KI-Entwicklung und Feinabstimmung von Transformern

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Generative KI-Entwicklung und Feinabstimmung von Transformern

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

Joseph Santarcangelo
Ashutosh Sagar
Fateme Akbari

Dozenten: Joseph Santarcangelo

25.611 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

114 Bewertungen

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

8 Stunden zu vervollständigen
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Was Sie lernen werden

  • Gefragte, arbeitsplatzreife Fähigkeiten, die Unternehmen fĂźr die Arbeit mit transformatorbasierten LLMs in generativer KI-Technik benĂśtigen

  • Wie man eine parameter-effiziente Feinabstimmung (PEFT) mit Methoden wie LoRA und QLoRA durchfĂźhrt, um das Modelltraining zu optimieren

  • Verwendung von vortrainierten Transformationsmodellen fĂźr Sprachaufgaben und deren Feinabstimmung fĂźr spezifische nachgelagerte Anwendungen

  • Laden von Modellen, AusfĂźhren von Inferenzen und Trainieren von Modellen mit den Frameworks Hugging Face und PyTorch

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Modell-Optimierung
  • Kategorie: Modellierung großer Sprachen
  • Kategorie: Modell Ausbildung
  • Kategorie: Feinabstimmung
  • Kategorie: Generative Modellarchitekturen

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Generative KI
  • Kategorie: PyTorch (Bibliothek fĂźr maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Schnelles Engineering

Wichtige Details

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Bewertungen

4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĂźhrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist als Teil verfĂźgbar
Wenn Sie sich fßr diesen Kurs anmelden, mßssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 2 Module

In diesem Modul befassen Sie sich mit den praktischen Aspekten der Arbeit mit großen Sprachmodellen (LLMs) unter Verwendung von Industriestandard-Tools wie Hugging Face und PyTorch. Sie werden die Unterschiede zwischen diesen Frameworks erforschen, lernen, wie man mit vortrainierten Modellen lädt und Inferenzen durchführt, und verstehen die Prozesse des Vortrainings und der Feinabstimmung von LLMs. In praktischen Übungen werden Sie Erfahrungen mit der Implementierung dieser Techniken sammeln und so Ihre Fähigkeit verbessern, generative KI-Modelle für verschiedene Anwendungen zu entwickeln und zu optimieren. Am Ende dieses Moduls sind Sie in der Lage, LLMs effektiv zu nutzen und zu optimieren, indem Sie sie auf spezifische Aufgaben und Leistungsanforderungen abstimmen.

Das ist alles enthalten

5 Videos4 LektĂźren2 Aufgaben4 App-Elemente

In diesem Modul werden Sie modernste Methoden zur Feinabstimmung großer Sprachmodelle mit Hilfe von parameter-effizienten Feinabstimmungsmethoden (PEFT) kennenlernen. Sie werden ein Verständnis von Adaptern, Low-Rank-Adaption (LoRA) und Quantisierung erlangen, zusammen mit praktischen Anwendungen von PyTorch und Hugging Face Bibliotheken. Die praktischen Übungen und Lektüren vertiefen Ihr Wissen über Soft Prompts, quantisiertes LoRA (QLoRA) und Schlüsselterminologie. Außerdem haben Sie Zugang zu einem kurzen Spickzettel und einem Glossar, die die wichtigsten Techniken, Begriffe und Werkzeuge, die im Kurs vorgestellt werden, vertiefen.

Das ist alles enthalten

4 Videos5 LektĂźren2 Aufgaben2 App-Elemente4 Plug-ins

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Joseph Santarcangelo
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„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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